深度学习是当古人工智能领域机器学习最热门的方法，它可以用于模式识别、旗子暗记检测及分类等多个领域。
随着科技的进步和社会的发展，深度学习已经逐渐演化成一个工程师和科学家皆可利用的普适工具。
数据挖掘及自然措辞处理等打算机算法也逐渐成为了打算机科学领域研究职员的必学课程。

作为一个统计专业就读的学生来说，每节课大量的知识点轰炸每每让我来不及消化，这就常常须要我课下付出更多的韶光去学习、演算。
过去的三、四年里，我一贯专注于deeplearning领域，也深知找对一套好的教材对付深度学习来说，可以说是事半功倍。
近年来，市情上关于人工智能教诲和培训的资料和名目繁多的课程其实让人眼花缭乱，而在这之中，贪心科技推出的AI课程，在知乎等平台上的利用反馈同等的不错，这也就吸引了我的把稳。

贪心学院AI课程，面向泛AI、AI群体供应专业的系列课程；这套课程算是市情上的比较新的教程，统共分为三个阶段，低级、中级和高等。
可以在贪心科技官网注册购买。
在利用这套课程之前，我也有打仗理解过别的课程，如fast.ai，吴恩达deeplearning.ai等。
接下来我会从授课形式、课程内容、传授教化模式、适宜人群、与其他课程的比拟及我的感想熏染几方面为大家深度阐发这个课程。

授课形式

以低级课程为例。
该课程共分为十五章，每章根据知识点不同又会划分为几个小节。
整体界面设计的刀切斧砍，同时供应了条记模式，对付我这种爱记条记的人来说可以说是很友好了。

课程因此幻灯片的形式一页页呈现，从实用性上来说，由于是近几年的课程，课程的内容比较新，讲解也很普通易懂，展示也做到了图文并茂。
这套课程由于线上上课，购买之后随时可以利用，还是比较适宜韶光不好分配的上班族或者学生进行利用。

不敷的是，低级课程中涉及的实战项目有些少。
相较于fast.ai在课程的开始便会带着学生一步步上手，这套教程会在高阶妖怪演习营阶段供应大量的项目。
这样的设置有利有弊，个人认为随意马虎导致后面学习的跟不上与脱节，学习进度随意马虎受到影响。

不过从官网的展示也可以看到，课程的核心团队由海内外AI专家组建而成，且学生在毕业之后碰着问题还能与老师及助教互换。
在这一点上，贪心科技AI还是超过了很多其他课程的。

课程内容

低级课程的核心内容均环绕机器学习,并通过案例的实战来加深对技能的理解。
学完本课程之后,建议接着深入学习自然措辞处理、打算机视觉、推举等领域。
其课程的内容旨在先容AI及干系根本理论，让人们对深度学习及各系统有产生一定的认知，便于日后的求职。

而高等则是环绕各种实例，进行高阶内容的学习与练习。
紧张面向已经从事AI行业的工程师、研究员、科学家以及深耕AI领域的硕士、博士生，帮助他们得到技能上的打破。

作为入门教程，还是比较大略易懂的。
在同样浏览了中、高等课程之后，个人觉得不敷的是，低级与中、高等之间难度超过较大。
有干系机器学习及数据剖析背景的人可能会以为低级过于根本，而进阶部分，尤其是高等，则会有些吃力。
以是在教材内容的寻衅上，贪心学院AI课程还是有可以提升的部分。

传授教化模式

贪心学院机器学习课程整体设置与吴恩达deeplearning.ai类似，先让你一步一步理解工程事理，通过实例的讲解，让你逐步节制相应的技能。
这种模式可以为日后的事情学习打下坚实的根本，课程学完后学生可以根据所学举一反三，灵巧性较高。
但是这种学习模式，在当下这个快节奏，有些时候结果比过程更主要的时期，大概收成会来的有些慢。

比拟

在打仗这套教程之前，我一贯选择的是fast.ai这套课程，对前几年新出的吴恩达deeplearnig.ai也有所理解。
fast.ai这门课是由Jeremy Howard和Rachel Thomas教授设计，相信也是机器学习行业内，最多人利用过的课程。
总体来说，fast.ai最大的特点便是先教技巧，让学生在广泛的运用处景中学习。
这种学习方法，在很大程度上能节省学员阅读参透各种理论知识的韶光，方便快捷地帮助他们在更短的韶光内积累履历。
我个人认为在打算机科学和数据科学，相对付纯粹的理论科学，更看重实践，更适宜用fast.ai这种开箱即用的模式去学习。
fast.ai存在封装过于完善的情形，但如果只是想开箱即用，我还是比较推举它的。
这两种课程大家可以根据自己需求去选择。

适宜人群

据《2017年环球人工智能白皮书》守旧估计，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。
AI是一个时期，大家都在顺势而为。
作为一个统计专业就读并且日后想往IT行业发展的学生来说，在当下，想进入大厂，找到一份满意的事情，光靠对数字的节制已经远远不足了。
机器学习、python、SQL逐渐成为了很多算法岗位的必修课。

这套贪心科技AI课程，课程设置及内容都比较普通易懂，能为往后的高阶学习打下坚实的根本。

我以为比较适宜想系统性学习AI的在职人士（IT、运营、产品、财务等等）以及在校学生。
IT、财务就不用多说了，险些每天的日常事情便是环绕着软件开拓及各种程序掩护；以运营和产品为例，现在市场上越来越多大厂，如字节跳动的运营岗位都须要市场剖析及对数据筛查与整理的技能。
光凭写文案已知足不了市场需求。

我这次体验的课程为低级课程，贪心科技AI课程设置及内容对我来说都很实用及普通易懂。
对付像我这种从别的专业想转IT行业的人来说，相较于之前提及的fast.ai，这套课程在入门方面比较有帮助，能为日后高阶学习打下一定的根本。
此外，这次体验，也帮我系统的梳理了一遍以前所学，如线性回归等。
很多初中级课程只须要大家具备基本的数学和编程知识，如根本的线性代数、微分、概率及Python编程知识。

在这里值得一提的是，针对有理工科及编程背景并渴望在NLP行业成为出类拔萃的佼佼者的人们，贪心AI还推出了相应的就业班项目。

这个项目吸引我的一点便是相较于普通的理论输出及操作展示，就业班的课程会以就业为导向，分为多个阶段，且课程设置更加侧重于案例剖析。

通过几年的深度学习领域的探索，我深刻体会到了实际运用的主要性。
而在这里，我以为贪心科技AI供应的这个项目就能很好的帮助大家得到丰富的实战履历；通过将各个知识点放进不同的项目等分析，就业班的课程为学员展示了不同情形下技能的详细运用。
在参与过理论及案例剖析后，第二阶段大家还有机会参加一系列不同的企业项目，在实践中得出真知。

我的感想熏染

每个课程都有利有弊，但整体来说，贪心科技AI课程作为近几年领域内的新秀，还是有很多可圈可点之处。
相较于市情上流传的其他资源，这套课程系统性及专业性较高，师资力量也比较雄厚，授课的老师都是中科院硕博或是机器学习领域专家。
总的来说，在这个暴躁的时期，能有贪心AI这样实实在在、让学生一步一步、稳扎稳打地从理论知识开始学习的人工智能教诲课程，属实不多，这也是我最喜好这套课程的一点。

希望大家通过这篇测评，都对人工智能教诲课程有所理解，通过比对自己的需求及项目的特点，早日找到适宜自己的课程，节制更多的技能！